Introduction to AI Techniques for Renewable Energy System

این کتاب به دانشجویان کارشناسی، کارشناسی ارشد و دانشگاهیان کمک می کند تا مفهوم تکنیک های هوش مصنوعی مورد استفاده در انرژی تجدید را با مثال های واقعی واقعی بیاموزند. تکنیک‌های هوش مصنوعی (AI) نقش اساسی در مدل‌سازی، تحلیل و پیش‌بینی عملکرد و کنترل انرژی‌های تجدیدپذیر دارند. الگوریتم‌های مورد استفاده برای مدل‌سازی، کنترل یا پیش‌بینی عملکرد سیستم‌های انرژی پیچیده هستند که شامل معادلات دیفرانسیل، قدرت محاسباتی عظیم و زمان مورد نیاز است. به جای قوانین پیچیده و روال‌های ریاضی، تکنیک‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوهای اطلاعاتی حیاتی را در یک حوزه اطلاعاتی چند بعدی بیاموزند. طراحی، کنترل و بهره برداری از سیستم های انرژی تجدیدپذیر به یک سری داده های هواشناسی طولانی مدت مانند داده های تابش خورشیدی، دما یا باد نیاز دارد. چنین اندازه‌گیری‌های طولانی‌مدتی اغلب برای بسیاری از مکان‌های مورد علاقه وجود ندارند یا در هر کجا که در دسترس باشند، از چندین کاستی رنج می‌برند (مانند کیفیت پایین داده‌ها، سری‌های طولانی ناکافی، و غیره). برای غلبه بر این مشکلات، تکنیک های هوش مصنوعی یکی از اساسی ترین بخش های کتاب به نظر می رسد. این کتاب روش‌های متداول هوش مصنوعی در انرژی تجدید را با تأکید خاصی بر شبکه‌های عصبی، منطق فازی و الگوریتم‌های ژنتیک خلاصه می‌کند. کتاب برنامه های منتخب هوش مصنوعی برای انرژی های تجدیدپذیر را تشریح می کند. به طور خاص، روش‌هایی را با استفاده از رویکرد هوش مصنوعی برای کاربردهای زیر با استفاده از مثال‌های مناسب مورد بحث قرار می‌دهد: پیش‌بینی و مدل‌سازی تابش خورشیدی، ضبط، عملکرد، و کنترل‌های سیستم‌های فتوولتائیک خورشیدی (PV).

ویژگی‌های فروش کلیدی:

• تأثیر کتاب پیشنهادی ارائه یک منطقه مهم نگرانی برای ایجاد پایه‌ای برای فرآیند اجرای سیستم انرژی تجدیدپذیر با تکنیک‌های هوشمند.
• محققانی که بر روی یک سیستم انرژی تجدیدپذیر کار می‌کنند می‌توانند کار خود را با رویکردهای یادگیری ماشینی و هوشمند مرتبط کنند.
• برای آگاهی از استانداردهای بین المللی برای طراحی، قابلیت اطمینان و نگهداری سیستم های انرژی تجدیدپذیر هوشمند.
• برای تحریک بهتر سلول خورشیدی، سوخت‌های زیستی، باد و طراحی و خصوصیات دیگر سیستم‌های انرژی تجدیدپذیر، از جمله تجهیزات سیستم‌های انرژی هوشمند.

This book helps the undergraduate, graduate students and Academician to learn the concept of Artificial Intelligence techniques used in renewal energy with suitable real-life examples. Artificial intelligence (AI) techniques play an essential role in modeling, analysis, and prediction of the performance and control of renewable energy. The algorithms used to model, control, or predict performances of the energy systems are complicated involving differential equations, enormous computing power, and time requirements. Instead of complex rules and mathematical routines, AI techniques can learn critical information patterns within a multidimensional information domain. Design, control, and operation of renewable energy systems require a long-term series of meteorological data such as solar radiation, temperature, or wind data. Such long-term measurements are often non-existent for most of the interest locations or, wherever they are available, they suffer from several shortcomings (e.g. inferior quality of data, in-sufficient long series, etc.). For overcoming these problems, AI techniques appear to be one of the most substantial parts of the book. The book summarizes commonly used AI methodologies in renewal energy, with a particular emphasis on neural networks, fuzzy logic, and genetic algorithms. Book outlines selected AI applications for renewable energy. In particular, discusses methods using the AI approach for the following applications using suitable examples: prediction and modeling of solar radiation, seizing, performances, and controls of the solar photovoltaic (PV) systems.

Key selling Features:

• The impact of the proposed book is to provide a significant area of concern to develop a foundation for the implementation process renewable energy system with intelligent techniques.
• The researchers working on a renewable energy system can correlate their work with intelligent and machine learning approaches.
• To make aware of the international standards for intelligent renewable energy systems design, reliability and maintenance.
• To give better incites of the solar cell, biofuels, wind and other renewable energy system design and characterization, including the equipment for smart energy systems.